4715 पेपर
AutoSpatial एक नवीन विधि है जो न्यूनतम मैनुअल पर्यवेक्षण को बड़े पैमाने पर ऑटो-लेबल वाले VQA डेटा और एक पदानुक्रमित दो-चरण प्रशिक्षण रणनीति के साथ जोड़कर सोशल रोबोट नेविगेशन के लिए विजुअल लैंग्वेज मॉडल्स की स्थानिक तर्क क्षमता को बढ़ाती है, जिसके परिणामस्वरूप बेसलाइन मॉडल्स की तुलना में धारणा, तर्क, क्रिया और स्पष्टीकरण में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र चंद्र तारामंडलों (लूनर कॉन्स्टेलेशन) में उपग्रह क्लॉक फेज जंप्स का पता लगाने के लिए एक नवीन, स्थिति-स्वतंत्र ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो रिजिड ग्राफ सबस्ट्रक्चर के भीतर उपग्रह-से-उपग्रह रेंज मापों से प्राप्त ज्यामितीय-केंद्रित यूक्लिडियन दूरी मैट्रिसेस के सिंगुलर मानों का विश्लेषण करता है।
यह शोध पत्र एक एकीकृत ढांचे (unified framework) को प्रस्तुत करता है जो संपर्क लक्ष्यों (contact goals) के अनुक्रमों को स्पष्ट रूप से परिभाषित और निष्पादित करके विभिन्न रोबोटिक रूपात्मकताओं (morphologies) में विविध लोकोमोशन और मैनिपुलेशन कार्यों में महारत हासिल करने के लिए एक एकल लक्ष्य-सशर्त सुदृढीकरण शिक्षण नीति (goal-conditioned reinforcement learning policy) का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र STEP को प्रस्तुत करता है, जो एक उच्च गुणवत्ता वाले वॉर्म-स्टार्ट एक्शन को उत्पन्न करने के लिए एक हल्के स्थानिक-कालिक निरंतरता भविष्यवक्ता (spatiotemporal consistency predictor) का उपयोग करने और निष्पादन अवरोधों (execution stalls) को रोकने के लिए एक वेग-जागरूक विक्षोभ तंत्र (velocity-aware perturbation mechanism) को नियोजित करके वास्तविक समय के रोबोटिक नियंत्रण को बढ़ाता है, जिससे डिफ्यूजन पॉलिसियों की सफलता दर में उल्लेखनीय सुधार होता है और अनुमान विलंबता (inference latency) में भारी कमी आती है।
यह शोध पत्र ARIS को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर एजेंटिक AI फ्रेमवर्क है जो मल्टीमॉडल रीजनिंग, एक ग्राफ-आधारित सोशल वर्ल्ड मॉडल और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन को एकीकृत करता है ताकि सोशल रोबोट्स को उपयोगकर्ताओं के साथ संदर्भगत रूप से सुदृढ़, दीर्घकालिक संबंध बनाए रखने में सक्षम बनाया जा सके, जो पेपर रोबोट के साथ एक उपयोगकर्ता अध्ययन में बेसलाइन मॉडल्स की तुलना में काफी अधिक कथित बुद्धिमत्ता और पसंद किए जाने की क्षमता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि इन्फ्रोप्रॉप डायना (Infoprop Dyna) फ्रेमवर्क एक मिनी व्हीलबॉट रोबोट को वास्तविक दुनिया के ट्रैक पर केवल 11 मिनट के भीतर उच्च गति वाली रेसिंग सीखने में सक्षम बनाता है, जिससे सिम-टू-रियल ट्रांसफर के लिए आमतौर पर आवश्यक भौतिकी-आधारित सिमुलेटर और डोमेन रैंडमाइजेशन की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
यह शोध पत्र एक स्केलेबल, स्किन-लाइक सेंसर प्रस्तुत करता है जिसमें प्रिंटेड o-EGaIn स्ट्रेन गेज का एक 2D ऐरे एम्बेडेड है, जो लाइन-ऑफ-साइट की आवश्यकता के बिना विरूपित सतहों के रियल-टाइम, उच्च-परिशुद्धता वाले 3D आकार पुनर्निर्माण को प्राप्त करने के लिए एक मैकेनिक्स-इन्फॉर्म्ड मॉडल का उपयोग करता है, जिससे हैप्टिक इंटरैक्शन और इंट्राऑपरेटिव मॉनिटरिंग में अनुप्रयोग सक्षम होते हैं।
यह शोध पत्र वृद्ध वयस्कों की सहायता करने वाले एक बिल्ली रोबोट के लिए गैर-मौखिक संचार संकेतों को डिजाइन करने पर एक उपयोगकर्ता-केंद्रित अध्ययन प्रस्तुत करता है, जिसमें यह पाया गया कि हालांकि दृश्य और श्रव्य संकेतों को संयोजित करने से रोबोट के इरादों को समझने में उच्चतम सटीकता प्राप्त होती है, लेकिन श्रव्य संकेत अकेले अक्सर कम प्रभावी या यहाँ तक कि प्रतिकूल होते हैं जब तक कि वे 'पर्रिंग' (purring) जैसी प्रबल भावनाओं को व्यक्त न करें।
यह शोध पत्र पीसवाइज़ कांस्टेंट स्ट्रेन दृष्टिकोण का उपयोग करके डिस्क्रीट कोसेराट रॉड्स के रूप में मॉडल किए गए क्वासी-स्टैटिक सॉफ्ट रोबोट्स के लिए स्टेट-फीडबैक लीनियराइजेशन पर आधारित फीडबैक कंट्रोल लॉज़ प्रस्तुत करता है, जो संख्यात्मक सिमुलेशन के माध्यम से प्रभावी एंड-इफ़ेक्टर ट्रैजेक्टरी ट्रैकिंग और शेप कंट्रोल का प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र अनुकूलित और गतिज रूप से व्यवहार्य मल्टी-एजेंट मोशन प्लानिंग के लिए एक दो-चरणीय ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कॉन्फ्लिक्ट-बेस्ड सर्च जैसे एल्गोरिदम से एक प्रारंभिक व्यवहार्य समाधान को बाद के मल्टी-फेज ऑप्टिमल कंट्रोल सुधार चरण के साथ जोड़ता है, जो ट्रैक्टर-ट्रेलर सिस्टम पर इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है जहाँ CBS, PBS और लैटिस-आधारित प्लानर्स, सेफ इंटरवल पाथ प्लानिंग से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।